问题陈述:
给定一个整数数组nums,返回一个数组answer,使得answer[i]等于除nums[i]之外的nums所有元素的乘积。
任何 nums 的前缀或后缀的乘积都保证适合 32 位整数。
您必须编写一个在 o(n) 时间内运行并且不使用除法运算的算法。
示例1:
输入:nums = [1,2,3,4]输出:[24,12,8,6]
示例2:
输入:nums = [-1,1,0,-3,3]输出:[0,0,9,0,0]
限制条件:
2 -30 任何 nums 的前缀或后缀的乘积都保证适合 32 位整数。
跟进:
你能以 o(1) 的额外空间复杂度解决这个问题吗? (输出数组不计为空间复杂度分析的额外空间。)
初步思考过程:
为了解决这个问题,我们需要计算除当前元素之外的所有元素的乘积,而不使用除法运算。这可以通过对数组使用两次传递来完成:
计算每个元素的前缀积。计算每个元素的后缀乘积并与前缀乘积相乘。
基本解决方案:
我们可以用两个数组来存储前缀和后缀的乘积,然后相乘得到最终的结果。
代码:
function productexceptself(nums: number[]): number[] { const n = nums.length; const prefixproducts = new array(n).fill(1); const suffixproducts = new array(n).fill(1); const result = new array(n).fill(1); // compute prefix products for (let i = 1; i = 0; i--) { suffixproducts[i] = suffixproducts[i + 1] * nums[i + 1]; } // compute the result by multiplying prefix and suffix products for (let i = 0; i < n; i++) { result[i] = prefixproducts[i] * suffixproducts[i]; } return result;}
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时间复杂度分析:
时间复杂度: o(n),其中n是数组的长度。我们迭代数组三次。空间复杂度: o(n),用于存储前缀和后缀乘积。
限制:
基本解决方案效果很好,但需要额外的空间来存储前缀和后缀产品。
优化方案:
我们可以通过使用输出数组首先存储前缀产品,然后就地修改它以包含后缀产品来优化解决方案以使用 o(1) 额外空间。
代码:
function productexceptselfoptimized(nums: number[]): number[] { const n = nums.length; const result = new array(n).fill(1); // compute prefix products in the result array for (let i = 1; i = 0; i--) { result[i] = result[i] * suffixproduct; suffixproduct *= nums[i]; } return result;}
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时间复杂度分析:
时间复杂度: o(n),其中n是数组的长度。我们迭代数组两次。空间复杂度: o(1),因为我们使用输出数组来存储中间结果,并且不使用任何额外的空间。
基本解决方案的改进:
优化后的解决方案通过使用输出数组作为中间结果,将空间复杂度降低到 o(1)。
边缘情况和测试:
边缘情况:
数组包含零。数组包含负数。数组长度是最小(2)或最大(10^5)限制。
测试用例:
console.log(productExceptSelf([1,2,3,4])); // [24,12,8,6]console.log(productExceptSelf([-1,1,0,-3,3])); // [0,0,9,0,0]console.log(productExceptSelf([2,2,2,2])); // [8,8,8,8]console.log(productExceptSelf([0,0])); // [0,0]console.log(productExceptSelf([5])); // This should not be a valid input as the minimum length is 2console.log(productExceptSelf([1,2])); // [2, 1]console.log(productExceptSelfOptimized([1,2,3,4])); // [24,12,8,6]console.log(productExceptSelfOptimized([-1,1,0,-3,3])); // [0,0,9,0,0]console.log(productExceptSelfOptimized([2,2,2,2])); // [8,8,8,8]console.log(productExceptSelfOptimized([0,0])); // [0,0]console.log(productExceptSelfOptimized([5])); // This should not be a valid input as the minimum length is 2console.log(productExceptSelfOptimized([1,2])); // [2, 1]
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一般解决问题的策略:
理解问题:仔细阅读问题陈述,了解要求和约束。识别关键操作:确定需要的关键操作,例如计算前缀和后缀乘积。优化可读性: 使用清晰简洁的逻辑,确保代码易于理解。彻底测试: 使用各种情况(包括边缘情况)测试解决方案,以确保正确性。
识别类似问题:
前缀和数组:
需要计算范围查询的前缀和的问题。示例:范围求和查询。
就地算法:
需要在有限的额外空间内进行操作的问题示例:将数组向右旋转 k 步。
数组操作:
需要根据具体情况修改数组的问题示例:将零移至数组末尾。
结论:
使用额外空间的基本方法和优化的就地方法可以有效地解决计算除 self 之外的数组的乘积的问题。理解问题并将其分解为可管理的部分至关重要。使用清晰的逻辑并优化可读性可确保解决方案易于遵循。使用各种边缘情况进行测试可确保鲁棒性。识别问题的模式可以帮助将类似的解决方案应用于其他挑战。
通过练习此类问题和策略,您可以提高解决问题的能力,并为各种编码挑战做好更好的准备。
以上就是Typescript 编码编年史:除 Self 之外的数组的乘积的详细内容,更多请关注【创想鸟】其它相关文章!
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